微易學生成績分析處理圖表系統

㈠ 我想找一個就是我在學校微機課上一個做幻燈片的軟體，可我不知道名字了，圖標我上次用時

PowerPoint

㈡ 《圖表辨析與交易系統》這本書怎麼樣

《圖表辨析與交易系統》以系統交易為著眼點，以圖表分析為主線，以道氏理論和相關獨創理論為工具，詳細介紹金融交易產品（圖例均為外匯）的交易流程及相關心理控制技巧。《圖表辨析與交易系統》具有幾大特色：
•系統性：從圖表分析到交易過程
《圖表辨析與交易系統》從道氏理論這一基本方法開始，輔之以其他分析技巧，解決單張圖表的趨勢方向抉擇問題。然後結合創新的三重時間窗口理論，揉和三張不同周期的圖表，以揭示長中短期方向，並從中甄選交易機會及其信號系統。之後詳細介紹了如何入場、持倉、出場，以及這些過程中的心理控制方法。
•創新性：每一章都包含創新性和獨創性內容
《圖表辨析與交易系統》創新性和獨創性內容包括趨勢停滯的認定、逢高/逢低交易法、123法則的深度應用、形態本質的揭示、關鍵位置理論、九類節奏、道氏理論短期反轉的認定、順勢概率的計算、宏觀圖表/中觀圖表/微觀圖表、小級別圖表五大主旋律的認定、微觀圖表的短期大概率、交易機會的選擇、交易信號的認定、基於圖表辨析的交易布局等。
•深刻性：對關鍵性問題的深入探討
這些關鍵性問題包括趨勢重啟問題、反轉問題、入場、入場前的准備等。
•實戰性：實際走勢講解
《圖表辨析與交易系統》的所有圖例除了少量自畫圖外，絕大部分為實際走勢，就圖說圖。同時針對投資者實戰問題有的放矢地講解。
•批判性：勿為流行觀念所惑，勇於深入自檢
《圖表辨析與交易系統》明確了市場非隨機的特點，批判了當下流行的一味重視心理控制的現象，揭示了盈利的實質及實現盈利的原則，批駁了「提高盈虧比」的非實用性。最終利用木桶原理幫助讀者梳理系統各部分關系。
•首創——
利用LDL/H分析趨勢
認定趨勢的停滯、反轉、延續、調整
非隨機與震盪走勢、趨勢與調整走勢的區別及界定
九類節奏
關鍵位置
單根K線定乾坤
虛假反轉
七類短期反轉及其認定方法
順勢概率的計算方法
宏觀、中觀和微觀圖表
五大圖表主旋律
短期大概率
多空博弈期
賬戶主體管理
系統太極圖
•首次揭示——
盈利的實質
高風險回報比的陷阱
心理因素的地位問題
交易系統及其子模塊
創新應用123法則和2B法則的方法
趨勢通道及形態的本質
•首次公布——
逢高/逢低交易法
十類高價值交易機會
交易信號的認定
交易布局的系統方法
交易過程式控制制方法

㈢ 有限元分析軟體很多 大家給推薦一個 國內流行的 謝謝 要詳細介紹和對比

FEPG系統
1、前處理自動生成系統
本系統採用廣大工程師樂於接受的帶關鍵字的表格數據輸入方式，但表格的個數、名字、形式、列變數（即欄位）數和名字，以及表格數據的類型、顯示格式和存文件方式等，均可按用戶規定，沒有任何限制。在數據文件中允許用戶引入變數，允許用戶採用任何FORTRAN函數表達式及子程序輸入數據，允許用戶在任何地方插入FORTRAN源程序。可對各種復雜的復連通域自動產生有限元網格，可自動並接任意多個子區域的數據。
本系統提供了大量的宏命令幫助用戶快速，方便地進行網格剖分。宏命令方式基本上等價於子程序方式，宏命令方式可以帶預設參數， 因此在調用時，宏命令方式比子程序方式更靈活更方便。

2、單元子程序自動生成系統
自動產生計算單元剛度矩陣、質量矩陣、阻尼矩陣和單元荷載向量的單元子程序。本系統允許有任意多個未知函數、任意多個廣義位移、任意階插值多項式、任意維數空間、任意階（不超過四階）偏微分方程組（包括非對稱）。用戶只需輸入變分 （虛功）表達式，坐標變換表達式即可得到單元子程序。全部名字（如：未知函數、廣義位移、坐標變數等）皆可按用戶習慣自行規定。除此之外，本系統還提供了常用的公式庫，用戶可直接調用這些公式。對庫中沒有的公式還可利用本系統提供的公式生成程序自動產生。

3、演算法程序自動生成系統
按照用戶給出的對應於線性化和時間離散化後的代數方程組的矩陣表達式及右端項表達式自動產生演算法主程序；按照後處理表達式自動產生演算法後處理計算程序，為計算非穩態和非線性耦合問題提供了強有力的工具。

4、各種求解器
本系統提供多種求解線性代數方程組程序。包括只用內存的對稱和非對稱變帶寬求解器，用外存的對稱和非對稱變帶寬求解器，高斯-塞德爾求解器，松馳迭代法求解器，共軛梯度法求解器，不完全LU分解預條件子共軛梯度法求解器等。

5、WINDOWS風格的用戶界面
用戶界面是有限元程序自動生成系統的一個獨立部分，它可以調用和運行有限元程序自動生成系統的全部功能，具有切換工作路徑，建立和編輯文本文件，瀏覽各子系統的使用說明和文件原型，運行常用命令，創建應用向導，復制界面提供的文件及算例，運行有限元自動生成系統的後處理等功能。 用戶界面採用中文 WINDOWS 95/98/20/NT 應用軟體的統一界面，可同時打開多文擋窗口。常用命令均可通過Windows 風格的菜單運行。

6、由公式庫生成有限元程序
在Windows風格的用戶界面上，利用向導AppWizard的功能，用戶只需依次選擇學科，坐標系，具體問題，問題類型，單元，求解器，算例數據，然後點擊「RUN按鈕」，即可自動生成自己所需的有限元程序。

7、有限元圖形交互系統
本圖形交互系統在WINDOWS風格的圖形界面下提供有限元網格及其計算結果的圖形顯示功能，可以顯示有限元網格圖、單元材料分布圖、節點號、單元號、有限元計算結果（如應力場、溫度場、位移場、應變場、主應力和折算應力等）的等值線、著色圖、失量圖、網格變形圖等，可以進行三維視圖的旋轉、放縮、消隱、切片以及顯示部分單元的功能。

8、有限元程序管理器（WorkSpace）
在 Windows 風格的用戶界面的文件菜單下，打開WorkSpace ，將看到整個利用向導AppWizard自動生成的有限元程序的結構，它由以下幾個部分組成：
菜單文件夾，演算法文件夾，前處理文件夾 ，基本不變元件程序文件夾，批處理文件夾，繪圖文件夾。若用戶需要對文件夾的文件進行編輯，編譯或運行，只需在相應的文件上點擊滑鼠右鍵，界面上將馬上彈出一個可供用戶選擇使用的命令菜單。利用 WorkSpace 的功能，用戶不需要了解FEPG系統的任何命令，卻依然能夠輕松自如地使用系統。

9、在線生成有限元程序系統（FEPG網路版）
本版的特點是把FEPG（有限元程序自動生成系統）安裝在伺服器上，用戶通過Internet網或區域網使用這一系統。用戶無須在每一台PC機上安裝這一系統。這一系統的工作原理是：客戶端用戶通過PC機上的界面程序描述有限元問題並傳送給伺服器，由伺服器相應的生成FORTRAN源程序，送回客戶端，PC機並自動編譯和運行。由於由伺服器生成源代碼量不大，一般不超過100K位元組，因此伺服器的運行時間及送回客戶端所需的時間很短，一般在數秒鍾內即可完成。用戶使用FEPG網路版，與使用安裝在自己的PC機上的單機版，感覺上是完全一樣的。

㈣ 數據分析哪個軟體好用還是說其實都差不多

數據分析工具的使用還是看需求，每個企業應用的選擇和方式都不同。數據分析的概念很廣，站在IT的角度，實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：

第一維度：數據存儲層——數據報表層——數據分析層——數據展現層

第二維度：用戶級——部門級——企業級——BI級

1、數據存儲層

數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。

Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力；

SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台；

BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現，BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。

㈤ python做數據分析怎麼樣

我使用python這門語言也有三年了，被其簡潔、易讀、強大的庫所折服，我已經深深愛上了python。其pythonic語言特性，對人極其友好，可以說，一個完全不懂編程語言的人，看懂python語言也不是難事。

在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面，相對於R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其優勢。近年來，由於Python庫的不斷發展（如pandas），使其在數據挖掘領域嶄露頭角。結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。

由於python是一種解釋性語言，大部分編譯型語言都要比python代碼運行速度快，有些同學就因此鄙視python。但是小編認為，python是一門高級語言，其生產效率更高，程序員的時間通常比CPU的時間值錢，因此為了權衡利弊，考慮用python是值得的。

Python強大的計算能力依賴於其豐富而強大的庫：

• Numpy

Numerical Python的簡稱，是Python科學計算的基礎包。其功能：

1. 快速高效的多維數組對象ndarray。

2. 用於對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數。

3. 線性代數運算、傅里葉變換，以及隨機數生成。

4. 用於將C、C++、Fortran代碼集成到Python的工具。

除了為Python提供快速的數組處理能力，NumPy在數據分析方面還有另外一個主要作用，即作為在演算法之間傳遞數據的容器。對於數值型數據，NumPy數組在存儲和處理數據時要比內置的Python數據結構高效得多。此外，由低級語言（比如C和Fortran）編寫的庫可以直接操作NumPy數組中的數據，無需進行任何數據復制工作。

• SciPy

是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，主要包括下面這些包：

1. scipy.integrate：數值積分常式和微分方程求解器。

2. scipy.linalg：擴展了由numpy.linalg提供的線性代數常式和矩陣分解功能。

3. scipy.optimize：函數優化器（最小化器）以及根查找演算法。

4. scipy.signal：信號處理工具。

5. scipy.sparse：稀疏矩陣和稀疏線性系統求解器。

6. scipy.special：SPECFUN（這是一個實現了許多常用數學函數（如伽瑪函數）的Fortran庫）的包裝器。

7. scipy.stats：標准連續和離散概率分布（如密度函數、采樣器、連續分布函數等）、各種統計檢驗方法，以及更好的描述統計法。

8. scipy.weave：利用內聯C++代碼加速數組計算的工具。

註：NumPy跟SciPy的有機結合完全可以替代MATLAB的計算功能（包括其插件工具箱）。

• SymPy

是python的數學符號計算庫，用它可以進行數學表達式的符號推導和演算。

• pandas

提供了使我們能夠快速便捷地處理結構化數據的大量數據結構和函數。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。

pandas兼具NumPy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型資料庫(如SQL)靈活的數據處理功能。它提供了復雜精細的索引功能，以便更為便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。

對於使用R語言進行統計計算的用戶，肯定不會對DataFrame這個名字感到陌生，因為它源自於R的data.frame對象。但是這兩個對象並不相同。R的data.frame對象所提供的功能只是DataFrame對象所提供的功能的一個子集。也就是說pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更強大。

• matplotlib

是最流行的用於繪制數據圖表的Python庫。它最初由John D. Hunter（JDH）創建，目前由一個龐大的開發人員團隊維護。它非常適合創建出版物上用的圖表。它跟IPython（馬上就會講到）結合得很好，因而提供了一種非常好用的互動式數據繪圖環境。繪制的圖表也是互動式的，你可以利用繪圖窗口中的工具欄放大圖表中的某個區域或對整個圖表進行平移瀏覽。

• TVTK

是python數據三維可視化庫，是一套功能十分強大的三維數據可視化庫，它提供了Python風格的API，並支持Trait屬性(由於Python是動態編程語言，其變數沒有類型，這種靈活性有助於快速開發，但是也有缺點。而Trait庫可以為對象的屬性添加檢校功能，從而提高程序的可讀性，降低出錯率。) 和NumPy數組。此庫非常龐大，因此開發公司提供了一個查詢文檔，用戶可以通過下面語句運行它：

>>> from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc

>>> tvtk_doc.main()

• Scikit-Learn

是基於python的機器學習庫，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基礎上，操作簡單、高效的數據挖掘和數據分析。其文檔、實例都比較齊全。

小編建議：初學者使用python(x, y)，其是一個免費的科學和工程開發包，提供數學計算、數據分析和可視化展示。非常方便！

其官網：www.pythonxy.com（由於某種原因，國內上不去，需要翻牆）

下載地址：ftp://ftp.ntua.gr/pub/devel/pythonxy/（小編到網上搜到的一個地址，親測可以用）

下圖展示了python(x, y) 強大功能。

㈥ 統計圖表製作軟體

spss13.0
SPSS是現代統計軟體的典型代表，其全稱是：Statistical Package（或Program） for the Social Sciences，即社會科學統計軟體包（或社會科學統計程序）。該軟體是一種集成化的計算機數據處理應用軟體。1968年，美國斯坦福大學H.Nie等三位大學生開發了最早的SPSS統計軟體，並於1975年在芝加哥成立了SPSS公司。20世紀80年代以前，SPSS統計軟體主要應用於企事業單位。1984年SPSS總部首先推出了世界第一個統計分析軟體微機版本SPSS/PC+，開創了SPSS微機系列產品的開發方向，從而確立了個人用戶市場第一的地位。同時SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9個語種版本。SPSS/PC＋的推出，極大地擴充了它的應用范圍，使其能很快地應用於自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，。目前已經在國內逐漸流行起來。它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，使用對話框展示出各種功能選擇項，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統計分析原理，就可以使用該軟體為特定的科研工作服務。SPSS軟體在社會科學、自然科學的各個領域都能發揮巨大作用，它在全球約有25萬家產品用戶， 已經廣泛應用於經濟學、生物學、教育學、心理學、醫學以及體育、工業、農業、林業、商業和金融等各個領域和行業。SPSS是世界上公認的三大數據分析軟體之一（SAS、SPSS和SYSTAT）。1994至1998年間，SPSS公司陸續購並了SYSTAT公司、BMDP公司等，由原來單一統計產品開發轉向企業、教育科研及政府機構提供全面信息統計決策支持服務。我國用戶目前大多使用9.0—12.0版本，SPSS的功能包括數據統計管理、統計分析、趨勢研究、製表繪圖、文字處理等。

SPSS軟體的特點

①集數據錄入、資料編輯、數據管理、統計分析、報表製作、圖形繪制為一體。從理論上說，只要計算機硬碟和內存足夠大，SPSS可以處理任意大小的數據文件，無論文件中包含多少個變數，也不論數據中包含多少個案例。

②統計功能囊括了《教育統計學》中所有的項目，包括常規的集中量數和差異量數、 相關分析、回歸分析、方差分析、卡方檢驗、t檢驗和非參數檢驗；也包括近期發展的多元統計技術，如多元回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析和因子分析等方法，並能在屏幕(或列印機)上顯示(列印)如正態分布圖、直方圖、散點圖等各種統計圖表。從某種意義上講，SPSS軟體還可以幫助數學功底不夠的使用者學習運用現代統計技術。使用者僅需要關心某個問題應該採用何種統計方法，並初步掌握對計算結果的解釋，而不需要了解其具體運算過程，可能在使用手冊的幫助下定量分析數據。

③自從1995年SPSS公司與微軟公司合作開發SPSS界面後，SPSS界面變得越來越友好，操作也越來越簡單。熟悉微軟公司產品的用戶學起SPSS操作很容易上手。SPSS for Windows界面完全是菜單式，一般稍有統計基礎的人經過三天培訓即可用SPSS做簡單的數據分析，包括繪制圖表、簡單回歸、相關分析等等，關鍵在於如何進行結果分析及解釋，這一方面需要學習一些數理統計的基本知識，另一方面也要多進行實踐，在實踐中了解各種統計結果的實際意義。

SPSS的版本及新增功能

SPSS的版本升級的很快，軟體功能不斷完善，操作越來越簡便，與其他軟體的介面也越來越多。SPSS的版本升級很快，2004年9月1號發布了英文版的SPSS13.0 ，2005年11月10號發布了英文版的SPSS14.0。現在比較成熟的是SPSS13.0 ，這個版本有漢化補丁。以下介紹SPSS13.0版本的新增功能。

1．增強的數據管理功能

1）超長變數名：在SPSS12.0中，變數名已經最多可以為64個字元長度，SPSS13.0中可能還要大大放寬這一限制，以達到對當今各種復雜數據倉庫更好的兼容性。

2）改進的Autorecode過程：該過程將可以使用自動編碼模版，從而用戶可以按自定義的順序，而不是默認的ASCII碼順序進行變數值的重編碼。另外，Autorecode過程將可以同時對多個變數進行重編碼，以提高分析效率。

3）改進的日期/時間函數：本次的改進將集中在使得兩個日期/時間差值的計算，以及對日期變數值的增減更為容易。

2．更完善的結果報告功能

1）統計圖：操作更為便捷外，突出了兩個重點。首先在常規圖中引入更多的交互圖功能，如圖組（Paneled charts），帶誤差線的分類圖形如誤差線條圖和線圖，三維效果的簡單、堆積和分段餅圖等。

2）統計表：幾乎全部過程的輸出都將會棄用文本，改為更美觀的樞軸表。而且樞軸表的表現和易用性會得到進一步的提高，並加入了一些新的功能，如可以對統計量進行排序、在表格中合並/省略若干小類的輸出等。此外，樞軸表將可以被直接導出到PowerPoint中，這些無疑都方便了用戶的使用。

3．為Complex Samples模塊增加統計建模功能

Complex Samples模塊有很大的改觀，一般線形模型將會被完整地引入復雜抽樣模塊中，以實現對復雜抽樣研究中各種連續性變數的建模預測功能，例如對市場調研中的客戶滿意度數據進行建模。對於分類數據，Logistic回歸則將會被系統的引入。這樣，對於一個任意復雜的抽樣研究，如多階段分層整群抽樣，或者更復雜的PPS抽樣，研究者都可以在該模塊中輕松的實現從抽樣設計、統計描述到復雜統計建模以發現影響因素的整個分析過程，方差分析模型、線形回歸模型、Logistic回歸模型等復雜的統計模型都可以加以使用，而操作方式將會和完全隨機抽樣數據的分析操作沒有什麼差別。可以預見，該模塊的推出將會大大促進國內對復雜抽樣時統計推斷模型的正確應用。

4．新增的Classification Tree模塊

這個模塊實際上就是將以前單獨發行的SPSS AnswerTree軟體整合進了SPSS平台。Classification Tree模塊基於數據挖掘中發展起來的樹結構模型對分類變數或連續變數進行預測，可以方便、快速的對樣本進行細分，而不需要用戶有太多的統計專業知識。目前在市場細分和數據挖掘中有較廣泛的應用。現在已知該模塊提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三種演算法，在AnswerTree中提供的QUEST演算法尚不能肯定是否會被納入。 為了方便新老用戶的使用，Tree模塊在操作方式上不再使用AnswerTree中的向導方式，而是SPSS近兩年開始採用的互動式選項卡對話框。但是，整個選項卡界面的內容實際上是和原先的向導基本一致的，另外，模型的結果輸出仍然是AnswerTree中標準的樹形圖，這使得AnswerTree的老用戶基本上不需要專門的學習就能夠懂得如何使用該模塊。

5．更好的SPSS系列產品兼容性

在SPSS13.0中，軟體已經可以和其他一些最新的產品很好的整合在一起，形成更為完整的解決方案。例如，SPSS、SPSS Data Entry和新發布的SPSS Text Analysis for Surveys一起就形成了對調查研究的完整解決方案。而新增的SPSS Classification Trees模塊將使得SPSS軟體本身就能夠針對市場細分工作提供更為完整的方法體系。

以上是SPSS13.0的新增功能，在我們作深度分析時是很有幫助的，大家在做數據分析時可以使用。（完）

spss13.0下載地址：
http://www.bdstar.org/Soft/ShowSoftDown.asp?UrlID=1&SoftID=150
希望你能滿意@！

㈦ 請老師們幫我製作一套短線炒股操作系統，非常感謝！ 希望能詳細點！特別是最重要的地方！

短線技法的具體運用
追漲戰術的展開條件：右側交易用於短線
大盤最好處於漲勢階段，至少也需要平衡，不能處在大跌走勢中。30日均線要向上，除非超級短線，否則絕不允許追擊30日均線向下的股票。
追漲戰術還適用於周均線保持走平或向上的標准或非標准多頭排列；周K線為中、小陽線；日線圖中3日均線首次帶量攻擊且攻擊陽線漲幅力度較大；技術面的圖表系統和指標系統最理想的是全部金叉共振，多頭向上。
其他情況下最好採用低吸戰術，輕易不要追漲。追漲戰術最適合於短線熱點股群的突擊操作。
追漲失敗的實戰處理：止損和補倉。

低吸戰術的展開條件：股價攻擊行進中調整結束或將結束
股價上漲階段回調到關鍵技術位置、止跌縮量企穩時採用低吸戰術。在60日、30周均線向上的前提下，股價回調到這些位置可以堅決低吸。這通常是大手筆補倉戰術展開的操作良機。
追漲目標股遇到大盤突變而暴跌後縮量時，可以低吸。經歷長期下跌後股價遠離均線系統，周線圖表處於低位，日KDJ兩次金叉出現時，可以用短線搶反彈的眼光低吸。
技術面上從分時到周、月所有的指標均處於低位金叉將成時可以低吸。搶反彈操作的倉位應輕。60分鍾技術系統發出賣出信號無論盈虧必須堅決出局。
特別提示，下降通道中低吸戰術展開一定要小心、小心又小心。寧肯放棄機會不可錯抓機會。

＊殺跌戰術的展開條件：右側交易用於短線
上漲行進中的目標股票應該讓其徹底表現。只有等待其向上的攻擊能力消後才可以判定是否出局。
實戰中30分鍾或60分圖表、指標系統死叉是臨盤殺跌出局的鋪用法則。
在目標股票沒有發出技術上賣出理由之前絕不能只憑感覺，因恐懼、擔心其可能下跌就隨便將該股賣出。這是非專業投資者的通病。
＊高勢戰術的展開條件：左側交易用於中線
投資分析或業余操盤手推崇的所謂低吸高拋的高勢不具備專業操作價值。
其高勢的「高」，低吸的「低」，在實戰中無法確定出客觀的定量的可操作性標准。
該方法純粹是業余水平的思維方式和操作方法，實戰中不宜在專業選手中提倡。
在目標股票沒有發出技術上的賣出理由 之前絕對不能只憑感覺，或因恐懼、擔心其可能下跌就隨便將該股賣出。這是企圖比市場更聰明的投資者的致使通病。其隱含著極大的投資哲學思想上的錯誤。

＊短線操作錯誤的實戰處置
我們是人不是神，既不能每次都看對也不能一次都不做錯。對於專業選手來說，如果是偶然看錯了，可以原諒，但做錯了就很難給予原諒。因為操作標准和操作規則已經非常明確。不能像捍衛自己生命一樣嚴格遵守操作紀律和操作規則是專業境界不高的具體表現。

＊出錯情形及處理辦法
高位看錯必須嚴格止損，低位看錯必須採取補倉。如果是做錯了，則必須回頭認真檢查心態控制的問題。

㈧ 求解一道預賽模擬題，要怎麼建模

一、數學模型的定義現在數學模型還沒有一個統一的准確的定義，因為站在不同的角度可以有不同的定義。不過我們可以給出如下定義：「數學模型是關於部分現實世界和為一種特殊目的而作的一個抽象的、簡化的結構。」具體來說，數學模型就是為了某種目的，用字母、數學及其它數學符號建立起來的等式或不等式以及圖表、圖象、框圖等描述客觀事物的特徵及其內在聯系的數學結構表達式。一般來說數學建模過程可用如下框圖來表明：數學是在實際應用的需求中產生的，要解決實際問題就必需建立數學模型，從此意義上講數學建模和數學一樣有古老歷史。例如，歐幾里德幾何就是一個古老的數學模型，牛頓萬有引力定律也是數學建模的一個光輝典範。今天，數學以空前的廣度和深度向其它科學技術領域滲透，過去很少應用數學的領域現在迅速走向定量化，數量化，需建立大量的數學模型。特別是新技術、新工藝蓬勃興起，計算機的普及和廣泛應用，數學在許多高新技術上起著十分關鍵的作用。因此數學建模被時代賦予更為重要的意義。二、建立數學模型的方法和步驟1.模型准備要了解問題的實際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特徵。2.模型假設根據對象的特徵和建模目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言作出假設，是建模至關重要的一步。如果對問題的所有因素一概考慮，無疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為，所以高超的建模者能充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別主次，而且為了使處理方法簡單，應盡量使問題線性化、均勻化。3.模型構成根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量間的等式關系或其它數學結構。這時，我們便會進入一個廣闊的應用數學天地，這里在高數、概率老人的膝下，有許多可愛的孩子們，他們是圖論、排隊論、線性規劃、對策論等許多許多，真是泱泱大國，別有洞天。不過我們應當牢記，建立數學模型是為了讓的人明了並能加以應用，因此工具愈簡單愈有價值。4.模型求解可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值運算等各種傳統的和近代的數學方法，特別是計算機技術。一道實際問題的解決往往需要紛繁的計算，許多時候還得將系統運行情況用計算機模擬出來，因此編程和熟悉數學軟體包能力便舉足輕重。5.模型分析對模型解答進行數學上的分析。「橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同」，能否對模型結果作出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。還要記住，不論那種情況都需進行誤差分析，數據穩定性分析。三、數模競賽出題的指導思想傳統的數學競賽一般偏重理論知識，它要考查的內容單一，數據簡單明確，不允許用計算器完成。對此而言，數模競賽題是一個「課題」，大部分都源於生產實際或者科學研究的過程中，它是一個綜合性的問題，數據龐大，需要用計算機來完成。其答案往往不是唯一的（數學模型是實際的模擬，是實際問題的近似表達，它的完成是在某種合理的假設下，因此其只能是較優的，不唯一的），呈報的成果是一編「論文」。由此可見「數模競賽」偏重於應用，它是以數學知識為引導計算機運用能力及文章的寫作能力為輔的綜合能力的競賽。四、競賽中的常見題型賽題題型結構形式有三個基本組成部分：1.實際問題背景涉及面寬——有社會，經濟，管理，生活，環境，自然現象，工程技術，現代科學中出現的新問題等。一般都有一個比較確切的現實問題。2．-@/v1e+[.H2d4N&a0A1W若干假設條件有如下幾種情況：1）只有過程、規則等定性假設，無具體定量數據；2）給出若干實測或統計數據；3）給出若干參數或圖形；4）蘊涵著某些機動、可發揮的補充假設條件，或參賽者可以根據自己收集或模擬產生數據。3．2n9U8]#b;U$^0z要求回答的問題往往有幾個問題，而且一般不是唯一答案。一般包含以下兩部分：1）比較確定性的答案（基本答案）；2）更細致或更高層次的討論結果（往往是討論最優方案的提法和結果）。五、提交一篇論文，基本內容和格式是什麼？提交一篇論文，基本內容和格式大致分三大部分：1.(h4\m-t,o-[,U'G&~標題、摘要部分題目——寫出較確切的題目（不能只寫A題、B題）。摘要——200-300字，包括模型的主要特點、建模方法和主要結果。內容較多時最好有個目錄。2.中心部分1）問題提出，問題分析。2）模型建立：①補充假設條件，明確概念，引進參數；②模型形式（可有多個形式的模型）；③模型求解；④模型性質；3）計算方法設計和計算機實現。4）結果分析與檢驗。5）討論——模型的優缺點，改進方向，推廣新思想。6）參考文獻——注意格式。3.-J3ZL+w'm)t9a,U附錄部分計算程序，框圖。各種求解演算過程，計算中間結果。各種圖形、表格。六、參加數學建模競賽是不是需要學習很多知識？沒有必要很系統的學很多數學知識，這是時間和精力不允許的。很多優秀的論文，其高明之處並不是用了多少數學知識，而是思維比較全面、貼合實際、能解決問題或是有所創新。有時候，在論文中可能碰見一些沒有學過的知識，怎麼？現學現用，在優秀論文中用過的數學知識就是最有可能在數學建模競賽中用到的，你當然有必要去翻一翻。具體說來，大概有以下這三個方面：第一方面：數學知識的應用能力歸結起來大體上有以下幾類：1）概率與數理統計2）統籌與線軸規劃3）微分方程；還有與計算機知識交叉的知識：計算機模擬。上述的內容有些同學完全沒有學過，也有些同學只學過一點概率與數理統計，微分方程的知識怎麼呢？一個詞「自學」，我曾聽到過數模評卷的負責教師范毅說過「能用最簡單淺易的數學方法解決了別人用高深理論才能解決的答卷是更優秀的答卷」。第二方面：計算機的運用能力一般來說凡參加過數模競賽的同學都能熟練地應用字處理軟體「Word」，掌握電子表格「Excel」的使用；「Mathematica」軟體的使用，最好還具備語言能力。這些知識大部分都是學生自己利用課余時間學習的。第三方面：論文的寫作能力前面已經說過考卷的全文是論文式的，文章的書寫有比較嚴格的格式。要清楚地表達自己的想法並不容易，有時一個問題沒說清楚就又說另一個問題了。評卷的教師們有一個共識，一篇文章用10來分鍾閱讀仍然沒有引起興趣的話，這一遍文章就很有可能被打入冷宮了。七、小組中應該如何分工？傳統的標准答案是——數學，編程，寫作。其實分工不用那麼明確，但有個前提是大家關系很好。不然的話，很容易產生矛盾。分工太明確了，會讓人產生依賴思想，不願去動腦子。理想的分工是這樣的：數學建模競賽小組中的每一個人，都能勝任其它人的工作，就算小組只剩下她（他）一個人，也照樣能夠搞定數學建模競賽。在競賽中的分工，只是為了提高工作的效率，做出更好的結果。具體的建議如下：一定要有一個人腦子比較活，善於思考問題，這個人勉強歸於數學方面吧；一定要有一個人會編程序，能夠實現一些演算法。另外需要有一個論文寫的比較好，不過寫不好也沒關系，多看一看別人的優秀論文，多用幾次word，Visio就成了。一、寫好數模答卷的重要性1.評定參賽隊的成績好壞、高低，獲獎級別，數模答卷，是唯一依據。2.答卷是競賽活動的成績結晶的書面形式。3.寫好答卷的訓練，是科技寫作的一種基本訓練。二、答卷的基本內容，需要重視的問題1．評閱原則假設的合理性，建模的創造性，結果的合理性，表述的清晰程度。2．答卷的文章結構1）摘要。2）問題的敘述，問題的分析，背景的分析等。3）模型的假設，符號說明（表）。4）模型的建立（問題分析，公式推導，基本模型，最終或簡化模型等）。5）模型的求解計算方法設計或選擇；演算法設計或選擇，演算法思想依據，步驟及實現，計算框圖；所採用的軟體名稱；引用或建立必要的數學命題和定理；求解方案及流程。6）結果表示、分析與檢驗，誤差分析，模型檢驗。7）模型評價，特點，優缺點，改進方法，推廣。8）參考文獻。9）附錄、計算框圖、詳細圖表。3.要重視的問題1）摘要。包括：a.模型的數學歸類（在數學上屬於什麼類型）；b.建模的思想（思路）；c.演算法思想（求解思路）；d.建模特點（模型優點，建模思想或方法，演算法特點，結果檢驗，靈敏度分析，模型檢驗……）；e.主要結果（數值結果，結論；回答題目所問的全部「問題」）。▲注意表述：准確、簡明、條理清晰、合乎語法、字體工整漂亮；列印最好，但要求符合文章格式。務必認真校對。2）問題重述。3）模型假設。根據全國組委會確定的評閱原則，基本假設的合理性很重要。a.根據題目中條件作出假設b.根據題目中要求作出假設關鍵性假設不能缺；假設要切合題意。4）模型的建立。a.基本模型：ⅰ）首先要有數學模型：數學公式、方案等；ⅱ）基本模型，要求完整，正確，簡明；b.簡化模型：ⅰ）要明確說明簡化思想，依據等；ⅱ）簡化後模型，盡可能完整給出；c.模型要實用，有效，以解決問題有效為原則。數學建模面臨的、要解決的是實際問題，不追求數學上的高（級）、深（刻）、難（度大）。ⅰ）能用初等方法解決的、就不用高級方法；ⅱ）能用簡單方法解決的，就不用復雜方法；ⅲ）能用被人看懂、理解的方法，就不用只能少數人看懂、理解的方法。d．鼓勵創新，但要切實，不要離題搞標新立異。數模創新可出現在：▲建模中，模型本身，簡化的好方法、好策略等；▲模型求解中；▲結果表示、分析、檢驗，模型檢驗；▲推廣部分。e．在問題分析推導過程中，需要注意的問題：ⅰ）分析：中肯、確切；ⅱ）術語：專業、內行；ⅲ）原理、依據：正確、明確；ⅳ）表述：簡明，關鍵步驟要列出；ⅴ）忌：外行話，專業術語不明確，表述混亂，冗長。5）模型求解。a.需要建立數學命題時：命題敘述要符合數學命題的表述規范，盡可能論證嚴密。b.需要說明計算方法或演算法的原理、思想、依據、步驟。若採用現有軟體，說明採用此軟體的理由，軟體名稱。c.計算過程，中間結果可要可不要的，不要列出。d.設法算出合理的數值結果。6）結果分析、檢驗；模型檢驗及模型修正；結果表示。a.最終數值結果的正確性或合理性是第一位的；b.對數值結果或模擬結果進行必要的檢驗；結果不正確、不合理、或誤差大時，分析原因，對演算法、計算方法、或模型進行修正、改進。c.題目中要求回答的問題，數值結果，結論，須一一列出；d.列數據問題：考慮是否需要列出多組數據，或額外數據對數據進行比較、分析，為各種方案的提出提供依據；e.結果表示：要集中，一目瞭然，直觀，便於比較分析。▲數值結果表示：精心設計表格；可能的話，用圖形圖表形式。▲求解方案，用圖示更好。7）必要時對問題解答，作定性或規律性的討論。最後結論要明確。8）模型評價優點突出，缺點不迴避。改變原題要求，重新建模可在此做。推廣或改進方向時，不要玩弄新數學術語。9）參考文獻10）附錄詳細的結果，詳細的數據表格，可在此列出，但不要錯，錯的寧可不列。主要結果數據，應在正文中列出，不怕重復。檢查答卷的主要三點，把三關：a.模型的正確性、合理性、創新性b.結果的正確性、合理性c.文字表述清晰，分析精闢，摘要精彩三、關於寫答卷前的思考和工作規劃答卷需要回答哪幾個問題――建模需要解決哪幾個問題；問題以怎樣的方式回答――結果以怎樣的形式表示；每個問題要列出哪些關鍵數據――建模要計算哪些關鍵數據；每個量，列出一組還是多組數――要計算一組還是多組數。四、答卷要求的原理1.准確――科學性；2.條理――邏輯性；3.簡潔――數學美；4.創新――研究、應用目標之一，人才培養需要；5.實用――建模、實際問題要求。五、建模理念1.應用意識要解決實際問題，結果、結論要符合實際；模型、方法、結果要易於理解，便於實際應用；站在應用者的立場上想問題，處理問題。2.數學建模用數學方法解決問題，要有數學模型；問題模型的數學抽象，方法有普適性、科學性，不局限於本具體問題的解決。3.創新意識建模有特點，更加合理、科學、有效、符合實際；更有普遍應用意義；不單純為創新而創新。1．時間和體力的問題競賽中時間分配也很重要，分配不好可能完不成論文，所以開始時要大致做一下安排，不必分的太細，比如第一天做第一小題，第二天做第二小題，這樣反而會有壓力。開始階段不忙寫作，可以將一些小組討論的要點記錄下來，不要太工整，隨便一下，到第三天再開始寫論文也不遲的。另外要說的就是體力要跟上，三天一般睡眠只有不到10個小時。建議是賽前熬夜編程幾次，但比賽前一天可不許熬呀，呵呵。2．團隊合作是能否獲獎的關鍵三天的比賽中，團隊交流所佔用的時間可能會超過一半。當出現分歧的時候應當如何解決是很關鍵的，甚至直接決定你是否可以獲獎，我的建議是「妥協」，不要總認為自己的觀點是正確的，多聽聽別人的觀點，在兩者之間謀求共同點。合作在競賽前就應當培養，比如一塊兒做一道題什麼的，充分利用每個人的優點，也可以張三準備圖論，李四准備最優化方法，然後幾天後大家一塊交流，這些都是可以磨合團隊之間的關系的。3．重視摘要摘要首先不要寫廢話，也不要照抄題目的一些話，直奔主題，要寫明自己怎樣分析問題，用什麼方法解決問題，最重要的是結論是什麼要說清楚，在中國的競賽中不寫結論的話是一定不會得獎的。摘要至少需要琢磨兩個小時，不要輕視了它的重要性。多看看優秀論文的摘要是如何去寫的很有必要的，並要作為賽前准備的課題之一。4．論文寫作要正規論文一定要大致按照摘要、問題重述、模型假設、符號說明、問題分析、（建立、分析、求解模型）、……、參考文獻、附錄等等的方式來寫。一般初評會先淘汰一些結構失敗的文章，如果沒有論文的結構，內容再好也沒有用。論文前面的結構一般都不會變的，後面可以按照實際情況來安排自己的結構，省略的部分可以有結果說明、靈敏度分析、其他模型、模型擴展、優缺點分析等等的東西，多看些優秀論文就知道還有哪些形式的了，附錄可以貼一些演算法流程圖或比較大的結果或圖表等等。5．模型的假設與模型的建立評委看完摘要後緊接著就是看模型假設了，有一個萬能的方法就是可以抄題目中可以作為假設的幾句話，這樣會給人留下好的印象，畢竟說明你審題了。但不能全抄，要加上自己論文中的一些假設，最好不要太具體了，一些重要參數不要被定死只能取某些值，這樣會讓人感覺到論文的局限性較強。模型的建立是根據你對問題分析而來的，提出的數學符號和建立模型最好要比較接近，在同一頁最好，以便評委可以對照符號來看，數學公式要嚴謹，推導要嚴密，這些都反映了一個人的數學素質和能力，即使你推導不對，別人看到你的陣勢也首先會誤以為你是對的。6．圖文表並茂可以增色我聽說一個不確切的信息是評委老師喜歡用Matlab編程的論文，不知道有沒有這回事，但這說明了老師需要看一個具有圖或表在其中的論文，一篇如果像**書那樣寫的論文估計沒有人會對它感興趣的，尤其是科技論文。Matlab編程之所以受到青睞是因為Matlab提供的圖形處理能力很強大，圖表的說明性特別強，如果結論有很多數據的話，最好做成圖表的形式加以說明，會令你的論文更有說服力，也更加會受到評委的好評。一、數學建模競賽中應當掌握的十類演算法1．蒙特卡羅演算法該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法。2．數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具。3．線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題建模競賽大多數問題屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo軟體實現。4．圖論演算法這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備。5．動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中。6．最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實現比較困難，需慎重使用。7．網格演算法和窮舉法網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具。8．一些連續離散化方法很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的。9．數值分析演算法如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用。10．圖象處理演算法賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理。二、數學軟體的主要分類有哪些？各有什麼特點？數學軟體從功能上分類可以分為通用數學軟體包和專業數學軟體包，通用數學包功能比較完備，包括各種數學、數值計算、豐富的數學函數、特殊函數、繪圖函數、用戶圖形屆面交互功能，與其他軟體和語言的介面及龐大的外掛函數庫機制（工具箱）。常見的通用數學軟體包包括Matlab和Mathematica和Maple，其中Matlab是一個高性能的科技計算軟體，廣泛應用於數學計算、建模、模擬和數據分析處理及工程作圖，Mathematica是數值和符號計算的代表性軟體，Maple以符號運算、公式推導見長。專用數學包包括繪圖軟體類MathCAD，Tecplot，IDL，Surfer，Origin,SmartDraw,DSP2000），數值計算類：（Matcom，IDL，DataFit，S-Spline，Lindo，Lingo，O-Matrix，Scilab，Octave）,數值計算庫（linpack/lapack/BLAS/GERMS/IMSL/CXML）,有限元計算類（ANSYS，MARC，PARSTRAN，FLUENT，FEMLAB，FlexPDE，Algor，COSMOS,ABAQUS，ADINA），計算化學類（Gaussian98，Spartan，ADF2000，ChemOffice），數理統計類（GAUSS，SPSS，SAS，Splus，statistica，minitab）,數學公式排版類（MathType，MikTeX，ScientificWorkplace，ScientificNootbook）。三、關於數模競賽的幾本好書▲姜啟源，《數學模型（第二版）》，高等教育出版社▲姜啟源、謝金星、葉俊《數學建模（第三版）》，高等教育出版社▲蕭樹鐵等，《數學實驗》，高等教育出版社▲朱道元，《數學建模案例精選》，科學出版社▲雷功炎，《數學模型講義》，北京大學出版社▲葉其孝等，《大學生數學建模競賽輔導教材（一）~（四）》，湖南教育出版社▲江裕釗、辛培清，《數學模型與計算機模擬》，電子科技大學出版社▲楊啟帆、邊馥萍，《數學模型》，浙江大學出版社▲趙靜等，《數學建模與數學實驗》，高等教育出版社，施普林格出版社四、基礎學科1．數學分析2．高等代數3．概率與數理統計4．最優化理論5．圖論6．組合數學7．微分方程穩定性分析8．排隊論五、常用網站和ftp▲/hmcm哈工大數模網站▲166.111.172.77六、歷年試題1．MCM（美國大學生數學建模競賽）1985A題#C;w'h6B%V8C動物群體管理1985B題5]%]+}%Y9`6V戰略物資存儲管理1986A題水道測量數據1986B題應急設施的位置1987A題鹽的貯存1987B題停車場1988A題確定走私船的位置1988B題兩輛鐵路平板車的裝貨問題1989A題蠓的分類1989B題飛機排隊1990A題;T8a,T1b#l$_;x葯物在大腦中的分布1990B題掃雪問題1991A題估計水箱的流水量1991B題最小費用極小生成樹1992A題航空控制雷達的功率1992B題9_;k5j*j$X5V6Z應急電力修復系統1993A題7k0G8I2{2_&o6Q加速餐廳剩菜堆肥的生成1993B題倒煤台的操作方案1994A題建築費用1994B題9?4E2|-D4n4h,e-t計算機傳輸1995A題單螺旋線1995B題教師薪金分配1996A題海底探測1996B題1m2`*v(I-[2y'q$l2e:L競賽論文的評定1997A題疾走龍屬問題1997B題2b+\#c2ad7^8[-q開會決策1998A題MRI掃描儀1998B題+w5K+c2[0c9t3m學生等級劃分1999A題#x#r;u1D-Wh1S9@M;|"t小型星撞擊1999B題*U3b5P4u({8C8N;[$h非法集會1999C題大地污染2000A題空中交通控制2000C題;n0y0S"L'F4X'T9v5H大象的數量2002A題%D:q;P)d"r風和噴水池2002B題(w%S-D1_#I7S!b航空公司超員訂票2003A題.I3N!t;r.x;{8p特技人員2003B題GAMMA刀治療計劃2004A題6V1w$g,r6L指紋是獨一無二的嗎？2004B題0y$?:I*^;p更快的快通系統2．CUMCM（全國大學生數學建模競賽）1993年A題!u1J%N%P&w非線**調的頻率設計1993年B題7Y6S+[!f7c6^球隊排名問題1994年A題;@(j,S%n1[!D逢山開路1994年B題-V*a.j#u+w6v6b*m+[:X1M鎖具裝箱1995年A題5N$w:Y9e1I%Y/X一個飛行管理模型1995年B題.Y'O0C#p;b#\天車與冶煉爐的作業調度1996年A題最優捕魚策略1996年B題節水洗衣機1997年A題零件的參數設計1997年B題截斷切割1998年A題+D!N)H:F%\7E0Z8O投資的收益和風險1998年B題5B#c%L3h9p4X6v4a災情巡視路線1999年A題%f%i6{/|,b2C;h#J自動化車床管理1999年B題+W([A;O0}5D.N鑽井布局2000年A題DNA序列分類2000年B題$j:d"a.V&A-s;j'q(T;P鋼管定購和運輸2001年A題血管的三維重建2001年B題公交車調度2002年A題車燈線光源的優化設計2002年B題&S5L/G.N&I'T.X7]彩票中的數學2003年A題SARS的傳播2003年B題8W:j.m$U"h露天礦生產的車輛安排2004年A題-L1H:N0R$`;I!W

㈨ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

㈩ 經濟類論文常用的統計軟體

一、 SAS統計軟體
SAS 是英文Statistical Analysis System的縮寫，翻譯成漢語是統計分析系統，最初由美國北卡羅來納州立大學兩名研究生開始研製，1976 年創立SAS公司, 2003年全球員工總數近萬人，統計軟體採用按年租用制，年租金收入近12億美元。SAS系統具有十分完備的數據訪問、數據管理、數據分析功能。 在國際上, SAS被譽為數據統計分析的標准軟體。SAS系統是一個模塊組合式結構的軟體系統，共有三十多個功能模塊。SAS是用匯編語言編寫而成的，通常使用SAS 需要編寫程序, 比較適合統計專業人員使，而對於非統計專業人員學習SAS比較困難。SAS最新版為9.0版。網址：http://www.sas.com/。
SAS是美國SAS(賽仕)軟體研究所研製的一套大型集成應用軟體系統，具有比較完備的數據存取、數據管理、數據分析和數據展現的系列功能。尤其是它的創業產品—統計分析系統部分，由於具有強大的數據分析能力，一直是業界中比較著名的應用軟體，在數據處理方法和統計分析領域，被譽為國際上的標准軟體和最具權威的優秀統計軟體包，SAS系統中提供的主要分析功能包括統計分析、經濟計量分析、時間序列分析、決策分析、財務分析和全面質量管理工具等。
SAS系統是一個組合的軟體系統，它由多個功能模塊配合而成，其基本部分是BASE SAS模塊。BASE SAS模塊是SAS系統的核心，承擔著主要的數據管理任務，並管理著用戶使用環境，進行用戶語言的處理，調用其他SAS模塊和產品。也就是說，SAS系統的運行，首先必須啟動BASE SAS模塊，它除了本身所具有數據管理、程序設計及描述統計計算功能以外，還是SAS系統的中央調度室。它除了可單獨存在外，也可與其他產品或模塊共同構成一個完整的系統。各模塊的安裝及更新都可通過其安裝程序比較方便地進行。
SAS系統具有比較靈活的功能擴展介面和強大的功能模塊，在BASE SAS的基礎上，還可以增加如下不同的模塊而增加不同的功能：SAS/STAT（統計分析模塊）、SAS/GRAPH（繪圖模塊）、SAS/QC（質量控制模塊）、SAS/ETS（經濟計量學和時間序列分析模塊）、SAS/OR（運籌學模塊）、SAS/IML（互動式矩陣程序設計語言模塊）、SAS /FSP（快速數據處理的互動式菜單系統模塊）、SAS/AF（互動式全屏幕軟體應用系統模塊）等等。
SAS提供的繪圖系統，不僅能繪各種統計圖，還能繪出地圖。SAS提供多個統計過程，每個過程均含有極豐富的任選項。用戶還可以通過對數據集的一連串加工，實現更為復雜的統計分析。此外，SAS還提供了各類概率分析函數、分位數函數、樣本統計函數和隨機數生成函數，使用戶能方便地實現特殊統計要求。
目前SAS軟體對Windows和Unix兩種平台都提供支持，最新版本分別為8.X和6.X。與以往的版本比較，6.X版的SAS系統除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也進一步加強。在6.12版中，SAS系統增加了一個PC平台和三個新的UNIX平台，使SAS系統這一支持多硬體廠商，跨平台的大家族又增加了新成員。SAS 6.12的另一個顯著特徵是通過對ODBC、OLE和MailAPIs等業界標準的支持，大大加強了SAS系統和其它軟體廠商的應用系統之間相互操作的能力，為各應用系統之間的信息共享和交流奠定了堅實的基礎。
雖然在我國SAS的逐步應用還是近幾年的事，但是隨著計算機應用的普及和信息事業的不斷發展，越來越多的單位採用了SAS軟體。尤其在教育、科研領域等大型機構，SAS軟體已成為專業研究人員實用的進行統計分析的標准軟體。
然而，由於SAS系統是從大型機上的系統發展而來，其操作至今仍以編程為主，人機對話界面不太友好，系統地學習和掌握SAS，需要花費一定的精力。而對大多數實際部門工作者而言，需要掌握的僅是如何利用統計分析軟體來解決自己的實際問題，因此往往會與大型SAS軟體系統失之交臂。但不管怎樣，SAS作為專業統計分析軟體中的巨無霸，現在鮮有軟體在規模系列上與之抗衡。
二、 SPSS統計軟體
SPSS是英文Statistical package for the social science 的縮寫，翻譯成漢語是社會學統計程序包，20世紀60年代末由美國斯坦福大學的三位研究生研製，1975年在芝加哥組建SPSS總部。SPSS系統特點是操作比較方便，統計方法比較齊全，繪制圖形、表格較有方便，輸出結果比較直觀。SPSS是用FORTRAN語言編寫而成。適合進行從事社會學調查中的數據分析處理。最新版為13.0版。網址：http://www.spss.com/。
SPSS原名社會科學統計軟體包，現已改名為統計解決方案服務軟體。是世界著名的統計分析軟體之一。
20世紀60年代末，美國斯坦福大學的三位研究生研製開發了最早的統計分析軟體SPSS，同時成立了SPSS公司，並於1975年在芝加哥組建了 SPSS總部。20世紀80年代以前，SPSS統計軟體主要應用於企事業單位。1984年SPSS總部首先推出了世界第一套統計分析軟體微機版本 SPSS/PC+，開創了SPSS微機系列產品的先河，從而確立了個人用戶市場第一的地位。
同時SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9個語種版本。SPSS/PC＋的推出，極大地擴充了它的應用范圍，使其能很快地應用於自然科學、技術科學、社會科學的各個領域，世界上許多有影響的報刊雜志紛紛就SPSS的自動統計繪圖、數據深入分析、使用靈活方便、功能設計齊全等方面給予了高度的評價與稱贊。目前已經在國內廣泛流行起來。它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，使用對話框展示出各種功能選擇項，只要是掌握一定的 Windows操作技能，粗通統計分析原理，就可以使用該軟體進行各種數據分析，為實際工作服務。
SPSS for Windows是一個組合式軟體包，目前已經開發出SPSS12版本，它集數據整理、分析功能於一身。用戶可以根據實際需要和計算機的功能選擇模塊，以降低對系統硬碟容量的要求，有利於該軟體的推廣應用。SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。SPSS統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分好幾個統計過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、Logistic回歸、Probit回歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統計過程，而且每個過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數。SPSS也有專門的繪圖系統，可以根據數據繪制各種統計圖形和地圖。
SPSS for Windows的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，現已推廣到多種操作系統的計算機上，最新的版採用 DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系統），全面適應互聯網，支持動態收集、分析數據和HTML格式報告，領先於諸多競爭對手。
方便易用是SPSS for Windows的主要優點，同時也是SPSS不夠全面的原因所在。
三、 BMDP統計軟體
BMDP是英文Biomedical computer programs 的縮寫，翻譯成漢語是生物醫學計算程序，美國加州大學於1961年研製，是世界上最早的統計分析軟體。特點是統計方法齊全，功能強大。但1991年的 7.0版後沒有新的版本推出，使用不太普及，最後被SPSS公司收購。
四、 Stata統計軟體
Stata統計軟體由美國計算機資源中心（Computer Resource Center）1985年研製。 特點是採用命令操作，程序容量較小，統計分析方法較齊全，計算結果的輸出形式簡潔，繪出的圖形精美。不足之處是數據的兼容性差，占內存空間較大，數據管理功能需要加強。最新版為8.0版。網址：http://www.stata.com/。
五、 EPINFO軟體
EPINFO是英文Statistics program for epidemiology on microcomputer 的縮寫，翻譯成漢語是流行病學統計程序。美國疾病控制中心CDC和WHO共同研製，為完全免費軟體。特點是數據錄入非常直觀，操作方便，並有一定的統計功能，但方法比較簡單，主要應用於流行病學領域中的數據錄入和管理工作。最新版為Epidata 2.0版及EPINFO2000版。
六、 Minitab
Minitab由美國賓州大學研製。其特點是簡單易懂，很方便進行試驗設計及質量控制功能。在國外大學統計學系開設的統計軟體課程中，Minitab與SAS、BMDP並列，根據沒有SPSS的份。最新版本為14.0版，網址：http://www.minitab.com/。
七、 Statistica
Statistica為一套完整的統計資料分析、圖表、資料管理、應用程式發展系統；美國StatSoft公司開發。能提供使用者所有需要的統計及制圖程序，制圖功能強大，能夠在圖表視窗中顯示各種統計分析和作圖技術。
八、 SPLM統計軟體
SPLM是英文Statistical program for linear modeling 的縮寫，翻譯成漢語是線性模型擬合統計軟體程序。1988年由解放軍第四醫學大學統計教研室研製。系統特點是採用線性模型的方法，實現各種統計方法的計算。統計方法比較齊全，功能比較強大。SPLM採用FORTRAN語言編寫完成。但1999年推出3.0版後無新的產品推出。
九、 CHISS統計軟體
CHISS 是英文Chinese High Intellectualized Statistical Software的縮寫，翻譯成漢語是中華高智統計軟體, 由北京元義堂科技公司研製，解放軍總醫院、首都醫科大學、中國中醫研究院等參加協作完成。1997年開始研發，2001年推出第一版。CHISS是一套具有數據信息管理、圖形製作和數據分析的強大功能，並具有一定智能化的中文統計分析軟體。CHISS的主要特點是操作簡單直觀，輸出結果簡潔。既可以採用游標點菜單式也可採用編寫程序來完成各種任務。CHISS用C++語言、 FORTRAN語言和delphi 開發集成，採用模塊組合式結構，已開發十個模塊。 CHISS可以用於各類學校、科研所等從事統計學的教學和科研工作。最新版為CHISS2004版。網址：http://www.chiss.cn。
十、 SASD統計軟體
SASD是英文package for Statistical analysis of stochastic data 的縮寫，翻譯成漢語是隨機數據統計分析程序包。它是由中國科學院計算中心研製。系統特點是以FORTRAN源程序形式向用戶提供大量的子程序可供用戶進行二次開發，統計方法比較齊全，功能比較強大。SASD採用FORTRAN語言編寫完成，比較適合從事統計專業人員使用。但無新版推出。
十一、 PEMS統計軟體
PEMS是英文package for encyclopaedia of medical statistics漢語是中國醫學網路全書－醫學統計學軟體包。它以＜中國醫學網路全書＞一書為藍本，開發的一套統計軟體。系統特點是實現各種統計方法的計算。統計方法比較齊全，功能比較強大。PEMS採用TURBOC和TURBOBASIC語言編寫完成，比較適合從事醫學工作的非統計專業人員使用。最新版為PEMS3.0版。網址：http://www.pems888.com/。
十二、 EXCEL電子表格與統計功能
EXCEL電子表格是Microsoft公司推出的Office系列產品之一，是一個功能強大的電子表格軟體。特點是對表格的管理和統計圖製作功能強大，容易操作。Excel的數據分析插件XLSTAT，也能進行數據統計分析，但不足的是運算速度慢，統計方法不全。
十三、 DAS統計軟體
DAS是英文Drug and Statistics的縮寫，翻譯成漢語是葯理學計算軟體，由孫瑞元等開發。特點是內容涵蓋基礎葯理學、臨床葯理學，葯學，醫學統計學。能多種處理結果同時顯現。EXCEL平台使用方便，智能化，圖表直接插入文檔。網址：http://www.drugchina.net/。
十四、 SDAS統計軟體
DAS是英文Statisticaldesign and analysis system的縮寫，翻譯成漢語是統計設計和分析系統。1992年由解放軍總醫院醫學統計教研室開發。特點是窗口操作，操作方便，圖表簡明，與國內醫學統計學教材一致。但只有DOS版，1995年後沒新的版本。
十五、 Nosa統計軟體
Nosa是非典型數據分析系統，1999年由解放軍四軍醫大學醫學統計教研室夏結來教授開發。特點是採用廣義線性模型建模，從數據錄入與管理、統計分析、繪圖，到結果管理嵌入了當代數據處理技術。但只有DOS系統下使用。
十六 S-PLUS（此部分摘自廠家的軟體宣傳資料）
Insightful公司是世界著名的商務智能軟體提供商，產品涵蓋分析統計、數據挖掘、知識獲取、決策支持等多個領域。公司總部設在美國西雅圖。
S-PLUS作為一個工業數據分析工具與數據分析應用開發平台，在各行各業已經有較長的使用歷史。並曾獲得著名的「美國計算機協會優秀軟體獎。
S-PLUS提供了方便、靈活、交互、可視化的操作環境，幫助您找出數據之間的關系和趨勢，讓您做出更好地決策。在科學研究、市場營銷、產品研發、質量保證、財務分析、金融證券、資料統計等各個方面，S-PLUS都有廣泛的應用。
S-PLUS有流暢、直觀的操作界面，廣泛的輸入輸出功能，不論您的數據在何處、數據的格式如何，都可以輕松地存取，生成的結果可以以任意格式進行輸出 (圖形、文檔、表格、網頁)。特別是：S-PLUS的操作界面與Microsoft Office完全一致，用滑鼠輕松點擊，就可以把S-PLUS 的分析結果嵌入到Word文檔和PowerPoint文檔中；S-PLUS與Excel無縫集成，您可以在S-PLUS 環境中隨意操作Excel數據，也可以在Excel環境中使用S-PLUS功能，無需花時間在Excel及S-PLUS之間，將數據來回轉換；S- PLUS可以在Internet環境中進行數據分析和結果發布。
S-PLUS領先於業界的探索式圖形技術，使得您可以直觀地展現隱藏在數據中的關系和趨勢，不致迷失在簡單的統計數值及文字報表中。S-PLUS提供超過80種的二維和三維圖形庫，您可以輕松修改每一層圖形的細節，包括線條、顏色、字體等，產生您想要的圖形。
S-PLUS提供超過4200種統計分析函數，包含了傳統和現代的統計分析、數據挖掘、預測分析的演算法。軟體所有的分析功能都是向導式的，使您輕松完成數據的分析任務。S-PLUS的開放性，允許您自己開發新的演算法，集成到S-PLUS軟體中。您也可以從S-PLUS網站或者其它統計網站上免費下載演算法，集成到S-PLUS軟體中。
通過S-PLUS的腳本語言，可以記錄和存儲分析過程；或者，用滑鼠拖拉對象（如按鈕、菜單等等）到命令窗口，會立即產生相應的執行指令；反之，拖拉指令到工具列上，會產生相應的功能按鈕。使得您的分析過程可以進行存儲、共享和重復執行，大大減少您的重復工作量。
S-PLUS還提供強大的編程語言——S語言，您可以使用它來開發專門適合於您的個性化系統，也可以建立企業級的應用系統。而且，S-PLUS幾乎可以集成到其它任何系統中，如：在Unix系統上，S-PLUS的CONNECT/Java介面，可以讓S-PLUS集成到Java程序中。在Windows系統上，S-PLUS的CONNECT/C++介面，可以在您開發的C++程序內使用全部的S-PLUS分析方法。另外S-PLUS的DDE及OLE介面，可以讓您集成S-PLUS到其他Windows應用程序中，允許您從Excel或Visual Basic應用程序中執行S-PLUS功能。